La analítica del aprendizaje, o learning analytics, constituye un conjunto de herramientas avanzadas destinadas a examinar los datos generados por los propios alumnos.
Estos datos desempeñan un papel crucial al permitir la adaptación personalizada de la experiencia educativa para cada estudiante en sus respectivos cursos. El enfoque busca dinamizar y optimizar la experiencia educativa, ajustándola a las necesidades individuales de los alumnos.
¿Cómo puedo aplicar el Learning Analytics?
La práctica de learning analytics se adentra en el terreno de los datos provenientes de entornos virtuales de aprendizaje, como la frecuencia de acceso, revisión de materiales, participación y evaluaciones.
En este contexto, la minería de datos, también conocida como data mining, juega un papel vital al extraer información que nutre la investigación y el análisis educativo. Esta metodología implica el uso de datos derivados de las interacciones de los estudiantes en un curso, con el propósito de perfeccionar nuestros procesos pedagógicos.
Aunque la minería de datos tiende a trabajar con conjuntos extensos, el análisis del aprendizaje tiene la amplitud de abrazar distintas acciones y no se limita a un enfoque particular, incorporando una variedad de prácticas educativas en su ámbito de estudio.
¿Puede aplicarse en la enseñanza online?
Como vimos, learning analytics constituye la tecnología que posibilita la personalización y monitorización de cada fase del proceso de aprendizaje de los alumnos
Se fundamenta en datos específicos y comprensibles, como el tiempo de participación del estudiante, la proporción de respuestas correctas e incorrectas, el número de comentarios en clase, entre otros.
Estos datos están disponibles en cualquier momento y pueden ser analizados posteriormente por expertos o profesores, quienes pueden implementar medidas específicas para mejorar la experiencia individual de cada alumno.
Cómo aplicarlo
En el marco del análisis del aprendizaje, se logra una eficiente gestión del tiempo y recursos económicos, al tiempo que se promueve la integración del alumno en el curso y la percepción de un aprovechamiento efectivo del tiempo de aprendizaje.
Learning analytics, una herramienta versátil, encuentra aplicación tanto en entornos híbridos de aprendizaje como en instituciones físicas, gracias a la accesibilidad de las herramientas digitales de código abierto.
Los complementos
Los métodos tradicionales no quedan en el olvido en los procesos de learning analytics; el trabajo en clase mantiene su esencia irremplazable. Además, proporciona información esencial para perfeccionar los métodos de enseñanza, actuando como un complemento valioso de los datos recopilados a distancia.
En tiempo real, el profesor puede identificar las dudas de los alumnos, observar la duración de su participación en clase o el tiempo necesario para completar una actividad, integrando estos detalles con los datos obtenidos mediante el análisis.
Eliminar obstáculos
Para ilustrar, si establecemos que los alumnos deben concluir una tarea en unos 30 minutos y, al finalizar este plazo, un estudiante no ha avanzado más allá de la mitad, mientras que otros han completado la tarea en 20 minutos, se abre la puerta a un análisis específico.
Identificar dudas y dificultades en casos particulares permite abordar de manera efectiva los obstáculos que afectan la experiencia del alumno, propiciando así un ambiente educativo más enriquecedor y personalizado.
Estrategia continua
En el punto de partida de esta travesía, nos sumergimos en el aprovechamiento de las analíticas para examinar el desempeño de los alumnos. A través de la extracción y análisis meticuloso de datos, buscamos definir los medios y métodos más efectivos para optimizar la curva de aprendizaje.
Este enfoque se nutre de referencias previas que abordan tanto el nivel de dificultad percibido por los alumnos como las estrategias implementadas por los instructores.
Un ciclo constante
Este proceso se configura como un ciclo incesante de recolección y análisis de datos. Cuanto más tiempo empleamos en la implementación de learning analytics, más información obtenemos acerca de los alumnos y más pruebas acumulamos sobre la eficacia de diversos métodos en diferentes perfiles. La constante observación de estos datos actúa como brújula, guiándonos hacia un curso más optimizado y refinado.
Construyendo sobre la experiencia
Este camino evolutivo nos permite no solo recolectar datos, sino también aprender de ellos. La experiencia acumulada a lo largo de prácticas previas se convierte en un recurso invaluable, un tesoro de conocimiento que mejora significativamente nuestro trabajo educativo.
Este enriquecimiento continuo, basado en la reflexión sobre datos pasados, se traduce en mejoras sustanciales y orientadas al futuro. Cada ciclo de análisis nos coloca en una posición más sólida para enfrentar desafíos educativos, fomentando una enseñanza adaptativa y eficaz.
¿Cuándo es mejor usar esta herramienta?
La elección del momento óptimo para utilizar la herramienta de learning analytics depende de diversos factores y objetivos educativos. Aquí se presentan algunos contextos propicios para aprovechar al máximo esta herramienta:
Al inicio de un curso o programa
En este punto, el objetivo es evaluar el punto de partida de los estudiantes. Al aprovechar learning analytics desde el principio, se busca comprender el nivel de conocimientos y habilidades con el que los alumnos ingresan al curso. Esto sienta las bases para adaptar la enseñanza y ofrecer un enfoque más personalizado desde el primer día.
La utilización de la herramienta permite a los educadores conocer las fortalezas y debilidades iniciales de los estudiantes. Esto facilita la implementación de estrategias educativas que se alineen con las necesidades individuales, estableciendo así un entorno de aprendizaje más efectivo y centrado en el estudiante desde el principio.
Durante el desarrollo del curso
En esta etapa, el propósito central es realizar ajustes continuos y mejoras en el proceso educativo. Learning analytics se convierte en una herramienta dinámica que permite identificar rápidamente áreas de dificultad y aplicar estrategias correctivas a medida que el curso avanza.
La capacidad de ajustar y mejorar en tiempo real, basándose en datos en curso, es esencial. Esto garantiza que los educadores puedan abordar desafíos emergentes, adaptarse a la dinámica del grupo y mantener la relevancia del contenido a lo largo del curso, creando una experiencia educativa más fluida y enriquecedora.
Ante cambios
En situaciones en las que se implementan cambios en el plan de estudios, learning analytics se convierte en una herramienta crucial para evaluar el impacto de estas modificaciones.
Permite una evaluación rápida y basada en datos sobre cómo afectan los cambios a la experiencia y al rendimiento de los estudiantes. Esto facilita la toma de decisiones informada para realizar ajustes adicionales o confirmar la eficacia de las modificaciones implementadas.
